Toll-Like Receptors and the Response to Radiotherapy in Solid Tumors: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptors (TLRs) are indispensable for the activation, maintenance and halting of immune responses. TLRs can mediate inflammation by recognizing molecular patterns in microbes (pathogen-associated molecular patterns: PAMPs) and endogenous ligands (danger-associated molecular patterns: DAMPs) released by injured or dead cells. For this reason, TLR ligands have attracted much attention in recent years in many cancer vaccines, alone or in combination with immunotherapy, chemotherapy and radiotherapy (RT). TLRs have been shown to play controversial roles in cancer, depending on various factors that can mediate tumor progression or apoptosis. Several TLR agonists have reached clinical trials and are being evaluated in combination with standard of care therapies, including RT. Despite their prolific and central role in mediating immune responses, the role of TLRs in cancer, particularly in response to radiation, remains poorly understood. Radiation is recognized as either a direct stimulant of TLR pathways, or indirectly through the damage it causes to target cells that subsequently activate TLRs. These effects can mediate pro-tumoral and anti-tumoral effects depending on various factors such as radiation dose and fractionation, as well as host genomic features. In this review, we examine how TLR signaling affects tumor response to RT, and we provide a framework for the design of TLR-based therapies with RT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».